使用TensorFlow实现二分类的方法示例

使用使用TensorFlow实现二分类的方法示例实现二分类的方法示例

主要介绍了使用TensorFlow实现二分类的方法示例，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参

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使用使用TensorFlow构建一个神经网络来实现二分类，主要包括输入数据格式、隐藏层数的定义、损失函数的选择、优化函数的构建一个神经网络来实现二分类，主要包括输入数据格式、隐藏层数的定义、损失函数的选择、优化函数的

选择、输出层。下面通过选择、输出层。下面通过numpy来随机生成一组数据，通过定义一种正负样本的区别，通过来随机生成一组数据，通过定义一种正负样本的区别，通过TensorFlow来构造一个神经网络来构造一个神经网络

来实现二分类。来实现二分类。

一、神经网络结构一、神经网络结构

输入数据：定义输入一个二维数组（x1,x2），数据通过numpy来随机产生，将输出定义为0或1，如果x1+x2<1,则y为1，否则

二、TensorFlow代码的实现

import tensorflow as tf

from numpy.random import RandomState

if __name__ == "__main__":

#定义每次训练数据batch的大小为8，防止内存溢出

batch_size = 8

#定义神经网络的参数

w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))

w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=1))

#定义损失函数和反向传播算法

#使用交叉熵作为损失函数

#tf.clip_by_value(t, clip_value_min, clip_value_max,name=None)

#基于min和max对张量t进行截断操作，为了应对梯度爆发或者梯度消失的情况

cross_entropy = -tf.reduce_mean(y_ * tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-10,1.0)))

# 使用Adadelta算法作为优化函数，来保证预测值与实际值之间交叉熵最小

train_step = tf.train.AdamOptimizer(0.001).minimize(cross_entropy)

#通过随机函数生成一个模拟数据集

rdm = RandomState(1)

# 定义数据集的大小